Anàlisi dels determinants dels nivells d’escolarització en l’ensenyament postobligatori
Bibliographic record
Abstract
L’economia balear pateix d’una sèrie de debilitats estructurals sobre les quals convé investigar. Entre elles, figura el baix nivell de formació de la població, a causa de les baixes taxes d’escolarització postobligatòria, tant de l’educació universitària com de la no universitària. En aquest treball analitzem els determinants que in"ueixen en la presa de decisions dels estudiants a l’hora de decidir si realitzar estudis d’ensenyament postobligatori i ens centrarem en els factors subjectius revelats pels estudiants. Els principals resultats de l’estudi revelen el següent. En primer lloc, una immensa majoria dels enquestats (un 95%) manifesten voler seguir estudiant després de l’ensenyament obligatori, fet que contrasta amb les taxes d’escolarització reals observades als 17 anys per a la població balear. En segon lloc, que els alumnes que tenen més probabilitat de seguir estudiant són els que tenen pares amb una certa capacitat econòmica per poder finançar els estudis dels fills, els que estan més ben informats i els que tenen més bons resultats acadèmics. En tercer lloc, només una petita minoria dels estudiants (un 4%) al·leguen tenir problemes econòmics per poder realitzar estudis universitaris.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".